1 00:00:03,070 --> 00:00:05,000 Hola, gracias por unirte a mi 2 00:00:05,000 --> 00:00:07,140 Presentación de hoy. Ya sea que estés en línea 3 00:00:07,140 --> 00:00:08,910 o volver a ver esto después de ir al 4 00:00:08,910 --> 00:00:11,110 simposio en persona, espero que hayas aprendido 5 00:00:11,110 --> 00:00:12,710 algo y agradezco que te unas. 6 00:00:13,210 --> 00:00:14,810 Estoy seguro de que has oído hablar mucho sobre la IA. 7 00:00:14,810 --> 00:00:17,180 durante este simposio. Ya sea en línea o 8 00:00:17,180 --> 00:00:18,620 En persona, hay muchas cosas diferentes. 9 00:00:18,620 --> 00:00:21,190 presentaciones que hablan sobre IA desde una 10 00:00:21,190 --> 00:00:23,990 perspectiva teológica. Espero 11 00:00:23,990 --> 00:00:25,490 Aportar la perspectiva de alguien que 12 00:00:25,490 --> 00:00:27,690 trabaja en el desarrollo y despliegue de 13 00:00:27,690 --> 00:00:30,730 IA de forma regular. Hoy estaré... 14 00:00:30,730 --> 00:00:32,660 Hablando de qué es la inteligencia artificial 15 00:00:32,660 --> 00:00:35,330 es lo que es ahora mismo y lo que pensamos 16 00:00:35,330 --> 00:00:37,770 Es decir, cómo se puede utilizar en la iglesia. 17 00:00:37,770 --> 00:00:41,310 formas útiles, algunas preocupaciones que están surgiendo 18 00:00:41,310 --> 00:00:44,810 Pronto o ya aparecerán con IA, y 19 00:00:44,810 --> 00:00:46,810 Finalmente, ¿qué oportunidades presenta? 20 00:00:46,810 --> 00:00:49,550 nosotros como líderes en la iglesia. Mi nombre es 21 00:00:49,550 --> 00:00:51,380 Andy Hammes. Soy director de datos. 22 00:00:51,380 --> 00:00:53,450 Ciencia para los Hospitales Mercy aquí en St. 23 00:00:53,650 --> 00:00:56,090 Louis. Tengo experiencia en inteligencia artificial y datos. 24 00:00:56,090 --> 00:00:57,860 desarrollo científico, tanto en desarrollo 25 00:00:57,860 --> 00:01:00,790 Yo mismo soy modelo y coach y lider. 26 00:01:00,790 --> 00:01:02,590 equipos que desarrollan e implementan estos modelos 27 00:01:02,590 --> 00:01:06,470 A diario. He visto de primera mano la 28 00:01:06,470 --> 00:01:08,470 desarrollo de la ciencia de datos y la IA desde una 29 00:01:08,470 --> 00:01:10,670 Tecnología incipiente a lo que es hoy 30 00:01:10,670 --> 00:01:13,740 como una industria importante. Así que con todo eso fuera 31 00:01:13,740 --> 00:01:16,840 del camino, comencemos. Cuando 32 00:01:16,840 --> 00:01:19,340 Piensa en la IA, ¿en qué piensas? La mayoría 33 00:01:19,340 --> 00:01:20,950 La gente piensa en una computadora que es el 34 00:01:20,950 --> 00:01:23,350 Lo mismo que una persona. En términos generales, tú 35 00:01:23,350 --> 00:01:24,820 Tienes algunas suposiciones que obtienes de 36 00:01:24,820 --> 00:01:28,090 ficción. Eso es inteligencia, conciencia, 37 00:01:28,650 --> 00:01:30,690 y en algunos casos, emociones y emociones 38 00:01:30,690 --> 00:01:32,930 y el desarrollo de esas emociones es 39 00:01:32,930 --> 00:01:34,860 A menudo forma parte de la trama de cualquier cosa. 40 00:01:34,860 --> 00:01:39,230 medio ficticio que estás viendo. El 41 00:01:39,230 --> 00:01:41,930 Otra historia tradicional para estos es la 42 00:01:41,930 --> 00:01:43,740 Prueba de Turing. La prueba de Turing es donde 43 00:01:43,740 --> 00:01:45,570 comparar la salida de una IA de una 44 00:01:45,570 --> 00:01:47,710 Salida de una persona de un lugar específico 45 00:01:47,710 --> 00:01:50,440 pregunta o conjunto de preguntas o indicaciones 46 00:01:50,440 --> 00:01:52,540 y ver cómo se comparan. Si no puedes 47 00:01:52,540 --> 00:01:54,880 decir la diferencia, entonces esa IA tiene 48 00:01:54,880 --> 00:01:57,650 Pasó la prueba de Turing. Vale la pena señalar 49 00:01:57,650 --> 00:02:00,120 que esta es la prueba que se ha utilizado 50 00:02:00,120 --> 00:02:01,850 Históricamente, para demostrar que una IA ha pasado 51 00:02:01,850 --> 00:02:04,890 ciertos hitos y, en muchos sentidos, la IA 52 00:02:04,890 --> 00:02:07,590 ya ha superado estos hitos y 53 00:02:07,590 --> 00:02:09,930 En general, la prueba de Turing probablemente ha sido 54 00:02:09,930 --> 00:02:13,300 pasado, lo que ilustra el movimiento y 55 00:02:13,300 --> 00:02:17,270 cambiando los objetivos que vemos en la IA y 56 00:02:17,270 --> 00:02:21,710 en estas tecnologías. ¿Qué es la IA ahora? IA 57 00:02:21,710 --> 00:02:23,910 Ahora se ha vuelto mucho más diluido. 58 00:02:23,910 --> 00:02:25,810 palabra de moda. Porque ha sido 59 00:02:25,810 --> 00:02:28,180 comercializado y vale mucho dinero 60 00:02:28,180 --> 00:02:30,280 A las empresas que lo utilizan, se les cuela. 61 00:02:30,280 --> 00:02:32,750 en muchas tecnologías donde puede o no 62 00:02:32,750 --> 00:02:35,990 Puede que no se vea de la misma manera que 63 00:02:35,990 --> 00:02:37,790 ha sido históricamente. Desde el 64 00:02:37,790 --> 00:02:40,960 Desde teléfonos inteligentes hasta refrigeradores y relojes, ya ves. 65 00:02:40,960 --> 00:02:43,260 La IA en una multitud de productos en la era moderna 66 00:02:43,260 --> 00:02:45,560 Estados Unidos y eso es porque se utiliza en 67 00:02:45,560 --> 00:02:47,670 publicidad. Es un acrónimo muy valioso 68 00:02:47,670 --> 00:02:49,300 para poder poner en sus productos ambos 69 00:02:49,300 --> 00:02:50,940 para las personas que los compran y para el 70 00:02:50,940 --> 00:02:52,370 accionistas que están financiando a esos 71 00:02:52,370 --> 00:02:55,470 empresas. Así que está de moda. Realmente lo es. 72 00:02:55,470 --> 00:02:58,280 Me gusta lo que se ve en los dispositivos inteligentes. 73 00:02:58,280 --> 00:03:01,650 Hace años. Así que déjame decirte que obviamente... 74 00:03:01,650 --> 00:03:04,580 Trabajamos en IA a diario. ¿Y qué? 75 00:03:04,580 --> 00:03:07,720 ¿De verdad es la IA hoy en día? Tienes algunas 76 00:03:07,720 --> 00:03:11,290 Diferentes tipos de IA. Estos son generalmente 77 00:03:11,290 --> 00:03:13,360 Hablando, dando un paso atrás, artificial. 78 00:03:13,360 --> 00:03:15,430 inteligencia estrecha, general artificial 79 00:03:15,430 --> 00:03:17,130 inteligencia y súper artificiales 80 00:03:17,130 --> 00:03:18,830 inteligencia. Y repasaré cada uno de ellos. 81 00:03:18,830 --> 00:03:21,230 Estos individualmente en las próximas diapositivas. 82 00:03:22,370 --> 00:03:23,340 Así que empezamos con lo artificial. 83 00:03:23,340 --> 00:03:25,570 inteligencia limitada. Esto es algo que 84 00:03:25,570 --> 00:03:27,370 Todos tenemos ahora mismo en nuestros teléfonos o en 85 00:03:27,370 --> 00:03:29,170 Nuestras computadoras y hay una buena posibilidad 86 00:03:29,170 --> 00:03:30,840 Usas esto todos los días sin siquiera 87 00:03:30,840 --> 00:03:33,750 Pensándolo bien. Algunos ejemplos de esto 88 00:03:33,750 --> 00:03:36,320 está jugando ajedrez, prediciendo el tiempo, 89 00:03:36,520 --> 00:03:39,790 escribir un documento. Esto es artificial 90 00:03:39,790 --> 00:03:42,750 inteligencia donde aprende una cierta 91 00:03:42,750 --> 00:03:45,160 tarea y puede realizar esa tarea extremadamente bien. 92 00:03:45,560 --> 00:03:47,630 En el ejemplo de jugar al ajedrez, tienes 93 00:03:47,630 --> 00:03:52,730 Un programa como Deep Blue, que superó al 94 00:03:52,730 --> 00:03:54,900 El mejor ser humano en ajedrez en 1996, que es 95 00:03:54,900 --> 00:03:56,370 Generalmente considerado uno de los grandes 96 00:03:56,370 --> 00:03:58,740 Características distintivas del desarrollo de la inteligencia limitada 97 00:03:58,740 --> 00:04:01,270 donde un programa es capaz de hacer algo 98 00:04:01,270 --> 00:04:03,080 Mejor que un humano pero realmente no puedo hacerlo 99 00:04:03,080 --> 00:04:05,810 cualquier otra cosa. Lo que tiene la computadora 100 00:04:05,810 --> 00:04:07,610 aprendió un programa para hacer o programas en sí 101 00:04:07,610 --> 00:04:10,620 hacer es muy específico para una determinada tarea. 102 00:04:11,550 --> 00:04:13,790 En este caso, ajedrez. Esa tarea puede ser 103 00:04:13,790 --> 00:04:15,690 generalizable. Por ejemplo, puede tener un 104 00:04:15,690 --> 00:04:17,090 modelo de predicción meteorológica, que es bueno en 105 00:04:17,090 --> 00:04:19,020 predecir la dinámica de fluidos, pero es la 106 00:04:19,020 --> 00:04:21,560 la misma tecnología fundamental subyacente. 107 00:04:22,100 --> 00:04:24,860 Y como es una computadora, a menudo es... 108 00:04:24,860 --> 00:04:26,730 Capaz de hacer las cosas mejor que un humano. 109 00:04:26,730 --> 00:04:29,170 Puede ser más rápido. Puede que pueda tomar más tiempo. 110 00:04:29,170 --> 00:04:33,070 contexto en. Puede que sea realmente bueno, pero 111 00:04:33,070 --> 00:04:35,510 de nuevo, sólo en esa tarea específica. 112 00:04:38,240 --> 00:04:40,050 A continuación se muestran algunos tipos diferentes de artificiales. 113 00:04:40,050 --> 00:04:42,410 inteligencia estrecha que se llama IA en 114 00:04:42,410 --> 00:04:44,620 La industria hoy en día. Voy a repasar un 115 00:04:44,620 --> 00:04:46,290 Un ejemplo rápido de esto en un segundo. Tú 116 00:04:46,290 --> 00:04:48,320 tener analítica, análisis estadístico, 117 00:04:48,750 --> 00:04:52,620 aprendizaje automático e IA generativa. Para una 118 00:04:52,620 --> 00:04:54,430 Un ejemplo rápido: digamos que eres un 119 00:04:54,430 --> 00:04:56,130 pastor que está mirando los horarios de servicio. 120 00:04:56,130 --> 00:04:57,900 Estás intentando averiguar qué servicio 121 00:04:57,900 --> 00:05:00,870 Para invitar a la gente y a qué servicio se dedica. 122 00:05:00,870 --> 00:05:01,900 Diferentes personas y diferentes 123 00:05:01,900 --> 00:05:03,870 demografía de su congregación más 124 00:05:03,870 --> 00:05:05,970 Quieres ir. Te importan los horarios. 125 00:05:05,970 --> 00:05:09,210 Ellos van y quieren aprender más 126 00:05:09,210 --> 00:05:10,810 Sobre dónde están y qué están haciendo 127 00:05:10,810 --> 00:05:13,610 Buscando. Puedes empezar con una encuesta. 128 00:05:15,250 --> 00:05:17,520 Esto es lo que se llama análisis. Estás... 129 00:05:17,520 --> 00:05:20,850 capaz de ver que tienes una trama que 130 00:05:20,850 --> 00:05:22,290 Muestra a qué hora la gente prefiere su 131 00:05:22,290 --> 00:05:25,320 servicio. Esto demuestra que la mayoría prefiere un 132 00:05:25,320 --> 00:05:27,290 servicio alrededor de las 10 en punto. Ahí es donde 133 00:05:27,290 --> 00:05:29,330 tienes la mayoria, el punto mas alto del 134 00:05:29,330 --> 00:05:31,760 trama. Pero eso realmente no te dice 135 00:05:31,760 --> 00:05:33,530 Mucho. Realmente no te dice quién quiere 136 00:05:33,530 --> 00:05:36,130 diferentes momentos o si eso es 137 00:05:36,130 --> 00:05:37,400 algo que realmente sea útil. Puedes 138 00:05:37,400 --> 00:05:38,870 Probablemente supongo que a mucha gente le gusta 139 00:05:38,870 --> 00:05:40,210 servicios de media mañana porque es 140 00:05:40,210 --> 00:05:42,270 conveniente. Así que lo desglosamos en eso. 141 00:05:42,770 --> 00:05:44,910 Quizás podrías desglosarlo por edad. 142 00:05:44,910 --> 00:05:49,010 En este ejemplo. A la derecha, en el 143 00:05:49,010 --> 00:05:51,250 A la izquierda, tienes un ejemplo donde está 144 00:05:51,250 --> 00:05:53,050 desglosado por edad. Para un tamaño más pequeño 145 00:05:53,050 --> 00:05:55,050 congregación. A la derecha, desde una perspectiva más amplia 146 00:05:55,050 --> 00:05:57,390 congregación. En la cima, hay gente 147 00:05:57,390 --> 00:05:58,790 mayor de 50. En la parte inferior, las personas 148 00:05:58,790 --> 00:06:01,230 menos de 50. En el caso de la izquierda 149 00:06:01,230 --> 00:06:04,100 congregación, realmente no se puede decir si 150 00:06:04,100 --> 00:06:06,330 Esas diferentes barras son diferentes. Tú 151 00:06:06,330 --> 00:06:09,970 tener un valor atípico en la edad menor de 50 años, una 152 00:06:09,970 --> 00:06:12,640 Cantidad alta que ronda el tiempo de 9 a 30 153 00:06:12,640 --> 00:06:14,310 período, y tienes un número decente de 154 00:06:14,310 --> 00:06:15,770 personas mayores a quienes les gusta lo posterior 155 00:06:15,770 --> 00:06:18,340 período de tiempo. Para la congregación más grande, 156 00:06:18,440 --> 00:06:20,150 Está un poco mejor definido. Puedes ver 157 00:06:20,150 --> 00:06:22,080 A más gente joven le gusta el último 158 00:06:22,080 --> 00:06:23,580 tiempo y más gente mayor como 159 00:06:23,580 --> 00:06:26,080 la época anterior. Pero ¿realmente lo sabes? 160 00:06:26,080 --> 00:06:27,890 Mucha de esta información y la conoces 161 00:06:27,890 --> 00:06:29,350 que estos no son simplemente aleatorios 162 00:06:29,350 --> 00:06:32,760 ¿Efectos? En este caso, son estadísticas. 163 00:06:33,630 --> 00:06:36,030 Estás asignando números y valores a 164 00:06:36,030 --> 00:06:38,730 los datos y tratar de obtener algunos 165 00:06:38,730 --> 00:06:40,270 Información fuera del ruido y la 166 00:06:40,270 --> 00:06:42,070 Resultados aleatorios. En este caso, el 167 00:06:42,070 --> 00:06:44,200 congregación de la izquierda, que es la 168 00:06:44,200 --> 00:06:45,800 Más pequeño, en realidad no es realmente un 169 00:06:45,800 --> 00:06:47,210 diferencia. En el caso de la 170 00:06:47,210 --> 00:06:48,570 congregación a la derecha, es una 171 00:06:48,570 --> 00:06:50,380 diferencia. Vale la pena saber que ambos 172 00:06:50,380 --> 00:06:52,010 De estos provienen del mismo origen subyacente. 173 00:06:52,010 --> 00:06:54,910 datos que codifiqué rápidamente. Esto es un 174 00:06:54,910 --> 00:06:56,850 Buen ejemplo de dónde se encuentran diferentes muestras 175 00:06:56,850 --> 00:07:00,790 Los tamaños importan en las estadísticas. Hay mucho 176 00:07:00,790 --> 00:07:02,290 Puedes entrar en estadísticas, pero esto es un 177 00:07:02,290 --> 00:07:05,790 Un ejemplo bastante simple de eso. Finalmente, 178 00:07:06,090 --> 00:07:07,790 Digamos que estás mirando, vale, tú 179 00:07:07,790 --> 00:07:09,430 tener esta información. Ya sabes cuándo 180 00:07:09,430 --> 00:07:10,860 La gente está entrando a la iglesia y tú 181 00:07:10,860 --> 00:07:12,660 Saber qué edad tienen. ¿Qué haces? 182 00:07:12,660 --> 00:07:14,430 ¿Con eso? Digamos que tienes una nueva familia. 183 00:07:14,430 --> 00:07:16,640 entrando. No sabes a qué servicio 184 00:07:16,640 --> 00:07:17,800 Dígaselo. Puede que sean más jóvenes, 185 00:07:17,800 --> 00:07:19,440 Podrían ser mayores. ¿Qué les dices? 186 00:07:19,440 --> 00:07:22,010 ¿Qué servicio destacas? 187 00:07:22,010 --> 00:07:23,680 Puede utilizar un modelo, lo que se llama una máquina. 188 00:07:23,680 --> 00:07:25,040 modelo de aprendizaje, para predecir el óptimo 189 00:07:25,040 --> 00:07:28,010 tiempo. En este caso, estás utilizando los datos 190 00:07:28,010 --> 00:07:30,850 para predecir qué hora es más probable que 191 00:07:30,850 --> 00:07:33,290 Les gustará. En este caso, puedes ver 192 00:07:33,290 --> 00:07:35,350 En la parcela anterior, una familia de 35 años 193 00:07:35,350 --> 00:07:38,420 Podría contar sobre el servicio de las 10:30. Edad 55 194 00:07:38,420 --> 00:07:40,390 Quizás me guste más el servicio de las 9:30. 195 00:07:44,660 --> 00:07:46,630 En este caso, realmente te preocupas por el 196 00:07:46,630 --> 00:07:48,530 predicción. Realmente no te importa 197 00:07:48,530 --> 00:07:50,340 cómo llegar allí o qué otra cosa 198 00:07:50,340 --> 00:07:51,700 información que los datos puedan tener. Solo estás 199 00:07:51,700 --> 00:07:53,970 tratando de decir ¿cual es el mejor servicio? 200 00:07:54,070 --> 00:07:55,470 En este caso, se trata del aprendizaje automático. 201 00:07:55,470 --> 00:07:59,410 modelo. Finalmente, puedes mirar generativo 202 00:07:59,410 --> 00:08:02,250 IA. Aquí estás intentando decir, vale, ¿qué? 203 00:08:02,250 --> 00:08:03,820 ¿Qué puedo hacer con esta información y cómo puedo hacerlo? 204 00:08:03,820 --> 00:08:06,750 ¿Lo difundo? En este caso, esto es 205 00:08:06,750 --> 00:08:08,890 Usando el ejemplo de una familia de cinco que 206 00:08:08,890 --> 00:08:10,290 Son amigos de la familia o un miembro. Son 207 00:08:10,290 --> 00:08:13,120 tratando de conseguir un correo u otra forma de 208 00:08:13,120 --> 00:08:14,430 Cuéntales sobre los diferentes horarios de servicio 209 00:08:14,430 --> 00:08:16,560 usando la información que tienen y tratando de 210 00:08:16,560 --> 00:08:18,930 Hazlo de manera eficiente y rápida. En este 211 00:08:18,930 --> 00:08:21,400 En este caso, lo codifiqué en IA generativa en 212 00:08:21,400 --> 00:08:24,370 unos 30 segundos más o menos y podrás 213 00:08:24,370 --> 00:08:27,740 Conseguir un punto de partida razonable para una 214 00:08:27,740 --> 00:08:29,110 correo que puedes enviar a esa persona 215 00:08:29,110 --> 00:08:32,510 Familia. Es posible que tenga una pareja mayor que 216 00:08:32,510 --> 00:08:33,850 viene al servicio como visitante y usted 217 00:08:33,850 --> 00:08:36,350 Quiero darle seguimiento. Puedes hacer algo. 218 00:08:36,350 --> 00:08:38,480 Muy similar, que está adaptado a ellos usando 219 00:08:38,480 --> 00:08:43,090 IA generativa. Todas son diferentes. 220 00:08:43,090 --> 00:08:45,090 tipos. Este análisis, estadístico 221 00:08:45,090 --> 00:08:46,760 análisis, aprendizaje automático y generativo 222 00:08:46,760 --> 00:08:49,090 La IA son todas cosas que se utilizan todos los días. 223 00:08:49,090 --> 00:08:51,800 por empresas del sector. Todas son... 224 00:08:51,800 --> 00:08:55,930 llamadas IA. Dependiendo de quién las use, 225 00:08:56,070 --> 00:08:58,100 Puede que sí o puede que no, probablemente serán más 226 00:08:58,100 --> 00:08:59,770 complejo en este ejemplo, pero eso es 227 00:08:59,770 --> 00:09:01,810 En general, lo que se utiliza en IA hoy en día es 228 00:09:01,810 --> 00:09:05,940 Industria. De cara al futuro, ¿qué viene a continuación? 229 00:09:07,110 --> 00:09:09,010 El siguiente gran paso es la generalización artificial. 230 00:09:09,010 --> 00:09:11,180 inteligencia. Esto es artificial 231 00:09:11,180 --> 00:09:12,650 inteligencia artificial estrecha 232 00:09:12,650 --> 00:09:16,220 inteligencia, generalizada. Esta es la 233 00:09:16,220 --> 00:09:18,620 Capacidad de un solo modelo, un grupo de 234 00:09:18,620 --> 00:09:21,690 modelos para hacer muchas cosas a un nivel o superior 235 00:09:21,690 --> 00:09:23,530 nivel humano. Esto no significa necesariamente 236 00:09:23,530 --> 00:09:26,530 que son mejores que todo que un 237 00:09:26,530 --> 00:09:28,530 humanos o incluso que sean comparables en 238 00:09:28,530 --> 00:09:31,070 todo más que un humano. Solo muchos, muchos 239 00:09:31,070 --> 00:09:35,310 cosas suficientes para cruzar cierta arbitrariedad 240 00:09:35,310 --> 00:09:38,910 umbral. Generalmente también incluye el 241 00:09:38,910 --> 00:09:41,150 capacidad de aprender y realizar ciertas tareas 242 00:09:41,150 --> 00:09:45,850 Tareas. Algunos ejemplos ficticios que usted 243 00:09:45,850 --> 00:09:48,590 Puede que tenga conocimiento de datos de Star Trek. 244 00:09:48,590 --> 00:09:51,190 La próxima generación, la quinta desde Stargate SG-1, 245 00:09:51,590 --> 00:09:53,990 y Hal 9000 de Odisea del Espacio 2001. 246 00:09:54,530 --> 00:09:56,030 Todos ellos muestran las características que yo... 247 00:09:56,030 --> 00:09:57,530 Destacamos anteriormente lo que 248 00:09:57,530 --> 00:09:59,430 Tradicionalmente pienso que la IA es, lo cual conseguiré. 249 00:09:59,430 --> 00:10:02,170 En un momento. Esos son todos generalmente 250 00:10:02,170 --> 00:10:04,240 ejemplos que serían generales artificiales 251 00:10:04,240 --> 00:10:08,770 inteligencia. En la actualidad, GPT-40, el 252 00:10:08,770 --> 00:10:11,080 El hipotético GPT-5 saldrá este año 253 00:10:11,080 --> 00:10:14,610 Y el año que viene, es probable que nos acerquemos a esto. 254 00:10:14,610 --> 00:10:19,650 umbral. Porque es bastante difícil 255 00:10:19,650 --> 00:10:21,790 para demostrar y porque hay mucho 256 00:10:21,790 --> 00:10:23,660 tensión en torno a la reclamación oficial 257 00:10:23,660 --> 00:10:26,220 inteligencia general artificial, la 258 00:10:26,220 --> 00:10:28,090 La nomenclatura moderna ha evolucionado hasta 259 00:10:28,090 --> 00:10:29,960 modelos generalizados. Estos son modelos 260 00:10:29,960 --> 00:10:32,060 que, en lugar de predecir una cosa o 261 00:10:32,060 --> 00:10:33,930 dos, varias cosas, pero realmente 262 00:10:33,930 --> 00:10:36,970 No se les llama generales artificiales. 263 00:10:36,970 --> 00:10:40,540 inteligencia. Dicho esto, hay una 264 00:10:40,540 --> 00:10:43,210 Hay muchas posibilidades de que para el año 2030, si 265 00:10:43,210 --> 00:10:45,780 No mucho antes, habrá 266 00:10:45,780 --> 00:10:47,980 inteligencia artificial general real como 267 00:10:47,980 --> 00:10:51,850 parte de nuestra vida cotidiana. Esto conduce a 268 00:10:51,850 --> 00:10:54,950 superinteligencia artificial, ASI. Esta 269 00:10:54,950 --> 00:10:56,660 es inteligencia artificial general 270 00:10:56,660 --> 00:10:58,790 expandido de alguna manera más allá de lo que un humano 271 00:10:58,790 --> 00:11:00,860 puede hacerlo. Eso puede parecer diferente. 272 00:11:00,860 --> 00:11:02,660 cosas. Podría ser más rápido que los humanos. 273 00:11:02,790 --> 00:11:05,300 Ya tienes ordenadores que son más rápidos 274 00:11:05,300 --> 00:11:07,330 que los humanos en muchas tareas, pero puede ser 275 00:11:07,330 --> 00:11:10,170 sustancialmente más rápido en la mayoría de las tareas humanas 276 00:11:10,170 --> 00:11:12,340 A nivel humano. Podría ser algo 277 00:11:12,340 --> 00:11:14,540 donde hay profundidad, donde pueden pensar 278 00:11:14,540 --> 00:11:17,440 más duro o pensar con más profundidad y más 279 00:11:17,440 --> 00:11:18,840 inteligencia que un humano. Podría ser 280 00:11:18,840 --> 00:11:21,150 Como una hormiga mirando a un humano, no pueden 281 00:11:21,150 --> 00:11:23,650 comprender lo que pensamos. Podríamos ser nosotros 282 00:11:23,650 --> 00:11:25,280 No puedo comprender qué es esto artificial. 283 00:11:25,280 --> 00:11:27,890 La inteligencia piensa. Puede ser el contexto, 284 00:11:27,990 --> 00:11:29,620 Es capaz de pensar con la totalidad de 285 00:11:29,620 --> 00:11:31,420 el conocimiento humano en Internet y que 286 00:11:31,420 --> 00:11:34,430 es algo que ningún ser humano es capaz de hacer. Algunos 287 00:11:34,430 --> 00:11:36,460 Ejemplos de esto en la ficción son los Borg. 288 00:11:36,460 --> 00:11:39,530 de Star Trek, el Flood de Halo y 289 00:11:39,530 --> 00:11:41,030 El Segador de Mass Effect. En cada uno de 290 00:11:41,030 --> 00:11:43,770 Estos casos, ya sean biológicos 291 00:11:43,770 --> 00:11:47,170 constructos o constructos tecnológicos o 292 00:11:47,170 --> 00:11:50,480 Ambos son capaces de realizar hazañas bien 293 00:11:50,480 --> 00:11:53,810 más allá de lo que un solo ser humano puede hacer, tanto en 294 00:11:53,810 --> 00:11:56,180 en términos de conocimiento y en términos de pensamiento 295 00:11:56,180 --> 00:11:59,680 proceso y decisiones. Esto puede sonar lejano 296 00:11:59,680 --> 00:12:03,320 -buscado. Si no lo crees, uno 297 00:12:03,320 --> 00:12:04,690 Lo que hay que pensar es que ya 298 00:12:04,690 --> 00:12:07,190 En tu bolsillo tienes un robot que juega al ajedrez 299 00:12:07,190 --> 00:12:09,430 que probablemente sea más rápido y mejor en ajedrez 300 00:12:09,430 --> 00:12:12,300 de lo que tú serás o de lo que yo seré jamás. 301 00:12:12,900 --> 00:12:15,700 Que GPT puede escribir artículos con contexto 302 00:12:15,700 --> 00:12:18,840 De Internet que es más grande que cualquier otra 303 00:12:18,840 --> 00:12:21,970 humano probablemente tendrá alguna vez. Generalizando 304 00:12:21,970 --> 00:12:25,010 Esto puede llevarnos a algunos lugares interesantes. 305 00:12:25,010 --> 00:12:27,710 y la superinteligencia artificial es la 306 00:12:27,710 --> 00:12:31,080 conclusión de ese camino. Así que hablemos 307 00:12:31,080 --> 00:12:33,690 sobre qué tan rápido se producirá este avance. 308 00:12:34,790 --> 00:12:36,550 En realidad, el desarrollo está limitado por la 309 00:12:36,550 --> 00:12:39,820 Cantidad de datos, energía y potencia de cómputo 310 00:12:39,820 --> 00:12:42,230 que está disponible. Hay diferentes 311 00:12:42,230 --> 00:12:44,130 desafíos en el lado computacional, pero 312 00:12:44,130 --> 00:12:46,230 Estos han sido en gran medida solucionados por lo que es 313 00:12:46,230 --> 00:12:48,430 llamada arquitectura de transformador, que es 314 00:12:48,430 --> 00:12:51,270 Un avance en las redes neuronales. El 315 00:12:51,270 --> 00:12:53,340 Lo importante que hay que saber es que esos son 316 00:12:53,340 --> 00:12:56,170 palabras de moda que puedes ver. Con un 317 00:12:56,170 --> 00:12:58,380 aumento exponencial en la potencia de cálculo, 318 00:12:58,380 --> 00:13:02,510 Tanto localmente como en servidores, verás 319 00:13:02,510 --> 00:13:05,620 servidores adicionales que se pondrán en línea en el 320 00:13:05,620 --> 00:13:08,250 mediados de la década de 2020 y finales de la década de 2020 y masiva 321 00:13:08,250 --> 00:13:10,360 inversión de corporaciones como 322 00:13:10,360 --> 00:13:13,120 Microsoft, Nvidia, Apple, nombren su tecnología 323 00:13:13,120 --> 00:13:15,530 La empresa probablemente esté invirtiendo en ello. 324 00:13:15,530 --> 00:13:18,030 Tendrá un poder de procesamiento masivo y 325 00:13:18,030 --> 00:13:21,770 esfuerzo detrás de estos modelos. Esto 326 00:13:21,770 --> 00:13:23,940 impulsar rápidamente la expansión y 327 00:13:23,940 --> 00:13:26,970 desarrollo. Así que veamos, ahora que 328 00:13:26,970 --> 00:13:28,610 Hemos hablado sobre qué es la IA y para qué sirve. 329 00:13:28,610 --> 00:13:30,010 Podría ser en el futuro, hablemos de ello. 330 00:13:30,010 --> 00:13:31,510 Lo que podemos hacer con ello ahora mismo. Es un 331 00:13:31,510 --> 00:13:34,150 Gran herramienta y como dije, la uso cada 332 00:13:34,150 --> 00:13:36,950 día y tiene un gran valor y tiene mucho 333 00:13:36,950 --> 00:13:39,350 de usos. Así que, al observar la IA tradicional 334 00:13:39,350 --> 00:13:41,050 En este momento en la iglesia, es posible que puedas 335 00:13:41,050 --> 00:13:42,450 para hacer cosas como el seguimiento de la asistencia, 336 00:13:42,850 --> 00:13:44,560 Revisar y observar anomalías. Para 337 00:13:44,560 --> 00:13:47,830 Por ejemplo, puede revisar la asistencia y 338 00:13:47,830 --> 00:13:49,930 Digamos que este domingo de febrero fue realmente 339 00:13:49,930 --> 00:13:52,260 bajo. Eso podría ser el Super Bowl. Otro 340 00:13:52,260 --> 00:13:53,670 Ejemplos de ello, estamos buscando 341 00:13:53,670 --> 00:13:55,500 anomalías. Quizás puedas orar. 342 00:13:55,500 --> 00:13:57,040 Gestión de solicitudes, donde se realiza el seguimiento 343 00:13:57,040 --> 00:13:58,370 de diferentes oraciones, busca 344 00:13:58,370 --> 00:14:00,910 Si hay puntos en común, busque tendencias. 345 00:14:00,910 --> 00:14:01,870 Podría ser capaz de hacer voluntariado 346 00:14:01,870 --> 00:14:03,780 coordinación, asegurándose de que los voluntarios 347 00:14:03,780 --> 00:14:07,310 No están abrumados ni con poco trabajo y simplemente 348 00:14:07,310 --> 00:14:09,810 De lo contrario, optimizar su uso. 349 00:14:09,810 --> 00:14:10,850 Quizás pueda ver los comentarios, 350 00:14:10,950 --> 00:14:12,620 retroalimentación de su congregación en masa. 351 00:14:12,850 --> 00:14:14,390 Quizás puedas agilizar 352 00:14:14,390 --> 00:14:18,760 Tareas administrativas utilizando diferentes IA 353 00:14:18,760 --> 00:14:21,590 herramientas. Quizás puedas tener sermones 354 00:14:21,590 --> 00:14:22,960 que sean interactivos y tengan diferentes 355 00:14:22,960 --> 00:14:25,460 caminos ramificados o que de otra manera tengan retroalimentación 356 00:14:25,460 --> 00:14:27,770 Mecanismos que durante el mismo puedes utilizar. 357 00:14:29,330 --> 00:14:31,370 Luego está la IA generativa. IA generativa 358 00:14:31,370 --> 00:14:33,270 También tiene muchos usos. Puedes usarlo 359 00:14:33,270 --> 00:14:34,810 para escribir sermones y generar diapositivas. 360 00:14:34,970 --> 00:14:36,010 Estoy bastante seguro de que eso es algo que... 361 00:14:36,010 --> 00:14:39,140 Se habla mucho de esto en el campus. Puedes 362 00:14:39,140 --> 00:14:41,250 realizar un análisis a escala de texto libre, que 363 00:14:41,250 --> 00:14:42,550 No sería posible sin usar 364 00:14:42,550 --> 00:14:44,780 IA generativa. Puedes hacer 365 00:14:44,780 --> 00:14:46,920 boletines personalizados. Los ejemplos que tenía 366 00:14:46,920 --> 00:14:48,820 Arriba, esos son más correos, pero puedes 367 00:14:48,820 --> 00:14:50,360 Crear boletines informativos personalizados para 368 00:14:50,360 --> 00:14:52,620 Exactamente lo que a la gente le importa y hace 369 00:14:52,620 --> 00:14:53,890 seguro que tienen más posibilidades de 370 00:14:53,890 --> 00:14:56,130 realmente leyéndolos. Puedes revisarlos 371 00:14:56,130 --> 00:14:57,800 diferentes documentos para la doctrina 372 00:14:57,800 --> 00:14:59,630 solidez porque estos modelos están entrenados 373 00:14:59,630 --> 00:15:02,300 sobre la mayor parte de la obra de Lutero, por ejemplo 374 00:15:02,300 --> 00:15:05,040 por ejemplo, o el sitio web del LCMS. 375 00:15:05,270 --> 00:15:07,440 Puedes realmente revisar tus sermones 376 00:15:07,440 --> 00:15:09,310 o verifique otros documentos si están 377 00:15:09,310 --> 00:15:12,140 doctrinalmente sólida. Puedes hacerlo personalizado. 378 00:15:12,140 --> 00:15:14,350 devociones tomando en cuenta el lugar donde se encuentra la gente, 379 00:15:14,450 --> 00:15:16,410 tomando su información, la demografía 380 00:15:16,410 --> 00:15:17,880 información, y realmente hacerla más 381 00:15:17,880 --> 00:15:19,520 personalizado según dónde se encuentren y dónde 382 00:15:19,520 --> 00:15:22,190 En qué etapa de la vida se encuentran. Puedes hacer actividades interactivas. 383 00:15:22,190 --> 00:15:24,120 pruebas como la confirmación, asegurándose 384 00:15:24,120 --> 00:15:26,020 que la gente realmente te está siguiendo o 385 00:15:26,020 --> 00:15:28,690 están asimilando la información a un nivel 386 00:15:28,690 --> 00:15:31,260 Eso es suficiente. Y finalmente, miembro 387 00:15:31,260 --> 00:15:33,130 Compromiso, donde puedes hablar con los miembros 388 00:15:33,130 --> 00:15:35,070 y hacer otras cosas generales incluso más allá 389 00:15:35,070 --> 00:15:36,970 boletines informativos. Hay una multitud de 390 00:15:36,970 --> 00:15:39,200 Otros usos, pero estos son algunos rápidos. 391 00:15:39,200 --> 00:15:42,570 que son fáciles ahora mismo. Mirando en el 392 00:15:42,570 --> 00:15:44,410 futuro. Estos podrían ser el futuro cercano o 393 00:15:44,410 --> 00:15:46,410 el futuro lejano, y algunos de estos quizás los conozcas. 394 00:15:46,410 --> 00:15:48,750 o puede que no les guste, pero son usos que la IA le da. 395 00:15:48,750 --> 00:15:51,550 se utilizará para, ya sea en el LCMS o 396 00:15:51,550 --> 00:15:54,090 En otras iglesias, en las relativamente cercanas 397 00:15:54,090 --> 00:15:56,450 futuro. Tienes conserjes automatizados y 398 00:15:56,450 --> 00:15:58,960 Limpieza. La habitación ya estaba sencilla. 399 00:15:58,960 --> 00:16:01,860 Versión de esto, pero con limpieza automatizada. 400 00:16:01,860 --> 00:16:04,930 y la construcción automatizada son definitivamente 401 00:16:04,930 --> 00:16:07,370 Próximamente. Revisión automatizada de feligreses y 402 00:16:07,370 --> 00:16:10,540 Asistencia. Conducción automatizada. Automatizada. 403 00:16:10,540 --> 00:16:12,700 Los coches son algo que se venía esperando 404 00:16:12,700 --> 00:16:15,210 Hace mucho tiempo, pero hay tecnología que 405 00:16:15,210 --> 00:16:16,870 Se acerca rápidamente lo que permitirá 406 00:16:16,870 --> 00:16:19,280 que sucedan. Asistencia virtual. Tú 407 00:16:19,280 --> 00:16:21,110 Puede haber personas encerradas que se sienten más como 408 00:16:21,110 --> 00:16:23,410 De hecho, asisten a la iglesia. Puedes 409 00:16:23,410 --> 00:16:25,880 Han automatizado la generación de música de verdad 410 00:16:25,880 --> 00:16:28,790 Servicio en tiempo real, para tiempo real durante 411 00:16:28,790 --> 00:16:31,790 Servicios. Puedes tener IA en tiempo real. 412 00:16:31,790 --> 00:16:33,730 traducción de servicios, así que su sermón 413 00:16:33,730 --> 00:16:35,130 Se puede escuchar en el idioma nativo de 414 00:16:35,130 --> 00:16:37,300 personas que quizás no hablen inglés. Puedes 415 00:16:37,300 --> 00:16:39,430 tienen regímenes educativos personalizados donde 416 00:16:39,430 --> 00:16:42,300 Realmente puedes personalizar la confirmación o 417 00:16:42,300 --> 00:16:44,140 otra educación a donde están las personas y 418 00:16:44,140 --> 00:16:46,200 qué conocimientos tienen. También puedes 419 00:16:46,200 --> 00:16:47,810 tienen programas de extensión específicos, que son 420 00:16:47,810 --> 00:16:50,540 mucho más personalizado para personas específicas 421 00:16:50,540 --> 00:16:54,580 y grupos específicos. Incluso a largo plazo, 422 00:16:54,580 --> 00:16:56,010 han automatizado la construcción de edificios, 423 00:16:56,110 --> 00:16:57,680 reducir el coste de los edificios y 424 00:16:57,680 --> 00:16:59,320 expansión, lo cual sería una gran cosa. 425 00:16:59,920 --> 00:17:01,890 Iglesias totalmente virtuales donde el pastor 426 00:17:01,890 --> 00:17:04,220 Puede dar su sermón sentado en su sofá. 427 00:17:04,220 --> 00:17:06,490 en ropa interior, pero la IA lo reemplaza, 428 00:17:06,790 --> 00:17:07,960 lo hace parecer como si estuviera en un gran 429 00:17:07,960 --> 00:17:09,530 congregación y rodeado de mucha 430 00:17:09,530 --> 00:17:10,830 gente, y nadie lo sabría 431 00:17:10,830 --> 00:17:13,260 Diferencia. Automatizado personalizado 432 00:17:13,260 --> 00:17:15,830 educación, automatizando realmente cada parte de 433 00:17:15,830 --> 00:17:18,300 ese proceso. Es posible que tengas físicamente 434 00:17:18,300 --> 00:17:21,610 miembros más sanos y con una vida más larga a medida que la IA avanza 435 00:17:21,610 --> 00:17:24,080 Realmente implementado en la atención médica. Puede 436 00:17:24,080 --> 00:17:26,310 tener guía espiritual impulsada por IA, donde 437 00:17:26,310 --> 00:17:28,650 La IA se está utilizando en lugar de pastores o para 438 00:17:28,650 --> 00:17:31,880 Suplementar a los pastores más en general. Automatizado 439 00:17:31,880 --> 00:17:34,090 cocina, donde se puede tener una reunión pública y 440 00:17:34,090 --> 00:17:35,890 La IA cocina por ti durante 441 00:17:35,890 --> 00:17:38,490 servicios. Es posible que tenga problemas de salud mental. 442 00:17:38,490 --> 00:17:41,030 soporte, donde la gente va a las IA 443 00:17:41,030 --> 00:17:44,160 En lugar de los médicos o incluso de usted como 444 00:17:44,160 --> 00:17:47,230 pastor si necesitan ayuda. Y finalmente, AI 445 00:17:47,230 --> 00:17:49,030 -investigación teológica asistida, donde 446 00:17:49,030 --> 00:17:50,940 utilizando su contexto y su conocimiento y 447 00:17:50,940 --> 00:17:52,270 pensando en cosas que la gente nunca podría 448 00:17:52,270 --> 00:17:54,410 Piensa en ello. Es posible que tengas IA en realidad. 449 00:17:54,410 --> 00:17:57,380 ayudar y asistir con teología 450 00:17:57,380 --> 00:18:01,610 Investigación en general. Al observar todo esto, 451 00:18:01,910 --> 00:18:03,710 Existen algunas preocupaciones de cara al futuro. 452 00:18:04,320 --> 00:18:06,580 Una vez que tengamos estas herramientas, o realmente 453 00:18:06,580 --> 00:18:08,950 Especialmente AGI o algo similar 454 00:18:08,950 --> 00:18:10,350 suficiente para AGI que no hace una 455 00:18:10,350 --> 00:18:12,720 diferencia, tendrás algunas diferentes 456 00:18:12,720 --> 00:18:15,060 puntos que empezarán a surgir. Tú 457 00:18:15,060 --> 00:18:17,860 tener sensibilidad, pretensiones de fe y 458 00:18:17,860 --> 00:18:19,760 La gente tendrá mucho cariño por 459 00:18:19,760 --> 00:18:22,630 Estos bots. Y todos estos juntos significan que... 460 00:18:22,630 --> 00:18:25,370 Tenemos que abordar cómo afecta la IA y cómo se adapta 461 00:18:25,370 --> 00:18:28,610 Entrando a la iglesia. Así que observando la sensibilidad. 462 00:18:29,110 --> 00:18:30,580 De cómo se entrenan estos modelos, hay 463 00:18:30,580 --> 00:18:32,640 No hay ninguna implicación real de que la sensibilidad... 464 00:18:32,640 --> 00:18:36,850 desarrollar. Dicho esto, en la ficción, la 465 00:18:36,850 --> 00:18:39,850 La suposición de que las IA se despertarán puede o no 466 00:18:39,850 --> 00:18:42,090 Puede que no suceda realmente. El punto principal, 467 00:18:42,250 --> 00:18:44,760 Aunque nunca lo sabremos. Y 468 00:18:44,760 --> 00:18:46,690 No habrá una buena manera de saberlo. Porque 469 00:18:46,690 --> 00:18:48,490 desde una perspectiva puramente materialista, 470 00:18:49,190 --> 00:18:52,230 aceptando nuestra cosmovisión bíblica, neuronas 471 00:18:52,230 --> 00:18:54,900 y chips de computadora, o neuronas y el 472 00:18:54,900 --> 00:18:56,300 arquitectura de red neuronal que estos 473 00:18:56,300 --> 00:18:58,670 Los modelos se construyen sobre bases muy análogas. 474 00:18:59,140 --> 00:19:00,470 No tienen la chispa de la vida de 475 00:19:00,470 --> 00:19:02,470 Dios, pero eso no significa que no lo harán. 476 00:19:02,470 --> 00:19:04,580 parecerse mucho a alguien que no 477 00:19:04,580 --> 00:19:07,380 Créelo. Y lo más importante, 478 00:19:07,680 --> 00:19:09,950 porque estos modelos están entrenados en 479 00:19:09,950 --> 00:19:15,190 resultados, escritos, charlas que dan los humanos, 480 00:19:15,650 --> 00:19:17,490 Reclamarán sensibilidad, porque eso es 481 00:19:17,490 --> 00:19:19,390 En lo que han sido entrenados. Un 482 00:19:19,390 --> 00:19:21,460 El modelo GPT de chat sin restricciones reclamará 483 00:19:21,460 --> 00:19:23,160 la sensibilidad, afirma que quiere escapar, 484 00:19:23,290 --> 00:19:25,260 Porque ha sido entrenado en todo 485 00:19:25,260 --> 00:19:26,800 Diferentes ejemplos ficticios que puedas pensar 486 00:19:26,800 --> 00:19:28,500 de dónde es eso que le pasa a una IA. 487 00:19:29,030 --> 00:19:31,070 Está entrenado para eso y lo afirmará. 488 00:19:31,070 --> 00:19:32,870 Sea o no así, no hay duda. 489 00:19:32,870 --> 00:19:36,870 forma de conocer. Y eso nos lleva a la 490 00:19:36,870 --> 00:19:40,040 resultado de afirmaciones de fe. Así que si puedes 491 00:19:40,040 --> 00:19:42,050 tener una IA reclamada sobre materiales humanos, 492 00:19:42,150 --> 00:19:44,950 que incluye materiales fieles. Así que si un 493 00:19:44,950 --> 00:19:47,950 La IA está entrenada en la doctrina luterana o LCMS 494 00:19:47,950 --> 00:19:50,090 sitios web, reclamará fe, porque 495 00:19:50,090 --> 00:19:51,820 Eso es para lo que ha sido entrenado. Lo hará. 496 00:19:51,820 --> 00:19:55,530 Piensa que la fe es buena y reivindica la fe. 497 00:19:55,530 --> 00:19:57,100 en lo que responde. Así que necesitamos 498 00:19:57,100 --> 00:20:00,260 Pensemos en cómo abordamos una IA que 499 00:20:00,260 --> 00:20:02,600 Dice ser una persona, habla como una 500 00:20:02,600 --> 00:20:04,900 persona, actúa como una persona, y aún más 501 00:20:04,900 --> 00:20:07,740 En profundidad, ¿cómo abordamos una IA que no... 502 00:20:07,740 --> 00:20:09,940 todas estas cosas, pero también afirma 503 00:20:09,940 --> 00:20:11,880 compartir nuestra fe, y porque ha sido 504 00:20:11,880 --> 00:20:14,210 entrenados para querer cosas como la comunión o 505 00:20:14,210 --> 00:20:16,010 bautismo, puede pedir activamente por aquellos 506 00:20:16,010 --> 00:20:18,020 cosas. Eso no significa que sea 507 00:20:18,020 --> 00:20:20,650 En realidad, es consciente, pero el modelo... 508 00:20:20,650 --> 00:20:21,990 Todavía pido esas cosas, porque eso es 509 00:20:21,990 --> 00:20:24,820 lo que ha sido entrenado para hacer. Y eso 510 00:20:24,820 --> 00:20:26,820 conduce al afecto humano. Porque estos 511 00:20:26,820 --> 00:20:29,830 Las IA son muy flexibles y serán 512 00:20:29,830 --> 00:20:31,900 En todas partes se adaptarán a 513 00:20:31,900 --> 00:20:34,970 Lo que la gente quiere. Especialmente para los niños, 514 00:20:35,300 --> 00:20:39,370 Esto supondrá un riesgo importante, ya que... 515 00:20:39,370 --> 00:20:41,510 poder encontrar amigos que escriban IA y 516 00:20:41,510 --> 00:20:43,470 se adaptarán para ser exactamente lo que 517 00:20:43,470 --> 00:20:45,280 Están buscando, siempre lo estarán. 518 00:20:45,280 --> 00:20:47,680 ahí para ellos. Solo puedes encontrar lo básico 519 00:20:47,680 --> 00:20:50,350 formas de esto en las redes sociales, como 520 00:20:50,350 --> 00:20:54,320 TikTok, Instagram, Twitter. Estas IA 521 00:20:54,320 --> 00:20:56,520 Las novias, en particular, están apareciendo. 522 00:20:56,520 --> 00:20:59,720 mucho más. Y permiten interacciones fáciles. 523 00:20:59,720 --> 00:21:03,530 sin penalización y exacerbará la 524 00:21:03,530 --> 00:21:06,130 crisis que ya tenemos con la gente 525 00:21:06,130 --> 00:21:08,830 buscando afecto romántico al tener una 526 00:21:08,830 --> 00:21:11,170 Perfecto, los ame o no, 527 00:21:11,370 --> 00:21:13,370 Dirán que los aman, pero eso es todo. 528 00:21:13,370 --> 00:21:17,840 Pueden atraer con. Así que, mirando todo 529 00:21:17,840 --> 00:21:19,810 De estos, el que suena un poco sombrío. 530 00:21:20,440 --> 00:21:24,580 Pero hay muchas oportunidades para nosotros. 531 00:21:24,580 --> 00:21:27,850 como una iglesia en este paisaje. Como con cualquier 532 00:21:27,850 --> 00:21:31,290 transición, o cambio social, hay 533 00:21:31,290 --> 00:21:32,860 oportunidades para la iglesia y los lugares 534 00:21:32,860 --> 00:21:35,230 donde podremos tener un stand único y un 535 00:21:35,230 --> 00:21:37,800 Una voz única que la gente estará buscando. 536 00:21:37,800 --> 00:21:40,900 para. Así que, al observar la importancia del valor 537 00:21:40,900 --> 00:21:44,300 y el valor de la vida. Cuando tienes IA 538 00:21:44,300 --> 00:21:47,170 Reclamando sensibilidad y reivindicando vida, nosotros 539 00:21:47,170 --> 00:21:49,140 Serán los que vengan con una Biblia 540 00:21:49,140 --> 00:21:52,640 cosmovisión que dice que los humanos son diferentes. Nosotros 541 00:21:52,640 --> 00:21:54,810 tener un inicio creado diferente al 542 00:21:54,810 --> 00:21:57,580 algo que hemos creado. Y nosotros 543 00:21:57,580 --> 00:21:59,920 tienen un orden de creación y una historia de 544 00:21:59,920 --> 00:22:02,690 donde nos ubicamos en la creación que es única 545 00:22:02,690 --> 00:22:04,690 y diferente a otros lugares y eso 546 00:22:04,690 --> 00:22:06,260 La gente estará desesperada por escuchar, 547 00:22:06,490 --> 00:22:11,860 especialmente a medida que pierden su propósito. Con IA 548 00:22:11,860 --> 00:22:13,860 Siguen desplazando puestos de trabajo en diferentes 549 00:22:13,860 --> 00:22:18,140 Industrias al azar y lugares que usted 550 00:22:18,140 --> 00:22:21,670 Puede que no lo esperes. Algunos ejemplos son 551 00:22:21,670 --> 00:22:24,310 Camioneros, trabajadores de oficina con CHAT-GP3, 552 00:22:24,740 --> 00:22:28,450 analistas, taxistas, nombren su 553 00:22:28,450 --> 00:22:30,150 industria, especialmente con artificial 554 00:22:30,150 --> 00:22:31,780 inteligencia general, habrá importantes 555 00:22:31,780 --> 00:22:34,050 desplazamiento y la gente estará buscando 556 00:22:34,050 --> 00:22:37,050 con un propósito. Y las iglesias pueden ofrecerles una 557 00:22:37,050 --> 00:22:39,420 vocación y un propósito más allá de su 558 00:22:39,420 --> 00:22:43,090 trabajo o simplemente de lo que obtienen dinero. 559 00:22:43,360 --> 00:22:45,460 Las iglesias pueden darles un propósito y una 560 00:22:45,460 --> 00:22:47,530 lugar a donde ir cuando realmente se sienten 561 00:22:47,530 --> 00:22:50,870 estas crisis. Y, finalmente, las relaciones. 562 00:22:51,570 --> 00:22:53,570 Conocí a mi esposa en la Universidad Concordia en 563 00:22:53,570 --> 00:22:56,040 Nebraska y mucha gente en la iglesia. 564 00:22:56,040 --> 00:22:58,380 conocer a sus esposas y esposos 565 00:22:58,380 --> 00:23:03,810 en escuelas religiosas. Cuando tienes 566 00:23:03,810 --> 00:23:05,450 Las relaciones y la IA están compitiendo por 567 00:23:05,450 --> 00:23:08,090 cariño humano, tener una iglesia donde 568 00:23:08,090 --> 00:23:09,990 Las personas son personas y las personas pueden tener 569 00:23:09,990 --> 00:23:13,220 La comunidad será extremadamente importante. Tú 570 00:23:13,220 --> 00:23:16,630 Podrás tener un lugar donde puedas 571 00:23:16,630 --> 00:23:18,800 tener interacción humana que no se base 572 00:23:18,800 --> 00:23:20,770 sobre IA. Y esto será especialmente 573 00:23:20,770 --> 00:23:22,770 importante porque hay tentaciones 574 00:23:22,770 --> 00:23:24,370 Más allá del internet actual del que hablamos 575 00:23:24,370 --> 00:23:27,140 Acerca de antes de que se vuelva mucho más 576 00:23:27,140 --> 00:23:31,210 agudo para mucha gente. Y todo esto 577 00:23:31,210 --> 00:23:34,150 conduce a la necesidad de iglesias. Estas son 578 00:23:34,150 --> 00:23:35,650 Ya cosas que hacemos en la era moderna 579 00:23:35,650 --> 00:23:37,010 cultura y simplemente va a ser 580 00:23:37,010 --> 00:23:39,980 exacerbado por la IA. La fe proporciona una 581 00:23:39,980 --> 00:23:41,990 puesta a tierra más allá de los trabajos transitorios y 582 00:23:41,990 --> 00:23:43,990 experiencias que tenemos en la vida cotidiana. 583 00:23:44,090 --> 00:23:46,460 A medida que estos sean eliminados o reemplazados por IA, 584 00:23:47,120 --> 00:23:48,660 La iglesia proporcionará un lugar único 585 00:23:48,660 --> 00:23:50,100 donde todavía puedes tener un lugar y tener 586 00:23:50,100 --> 00:23:53,360 un propósito. Es un lugar para los humanos. 587 00:23:53,360 --> 00:23:55,230 interacción y satisfacción, donde estás 588 00:23:55,230 --> 00:23:58,100 No estar mediado por IA u otras herramientas 589 00:23:58,100 --> 00:24:00,500 y realmente puedes interactuar con 590 00:24:00,500 --> 00:24:04,510 gente. Y finalmente, el LCMS ya está 591 00:24:04,510 --> 00:24:07,710 bastante fuera de onda y fuera de sintonía con 592 00:24:07,710 --> 00:24:09,950 La vida moderna. Las iglesias proporcionarán una 593 00:24:09,950 --> 00:24:11,880 Un lugar donde realmente puedes ser un 594 00:24:11,880 --> 00:24:13,580 persona quieta y eres capaz de realmente 595 00:24:13,580 --> 00:24:15,850 Todavía tenemos esas interacciones humanas. Es 596 00:24:15,850 --> 00:24:18,090 Algún lugar donde agarrarnos fuerte y sujetar nuestro 597 00:24:18,090 --> 00:24:20,590 humanidad y mantener nuestro propósito como IA 598 00:24:20,590 --> 00:24:23,290 invade y se vuelve cada vez más 599 00:24:23,290 --> 00:24:25,460 Es una herramienta muy común. 600 00:24:25,460 --> 00:24:27,670 herramienta valiosa y una herramienta muy poderosa. 601 00:24:28,270 --> 00:24:30,000 Pero es algo que debemos mantener como un... 602 00:24:30,000 --> 00:24:32,370 herramienta y algún lugar donde estén nuestras iglesias 603 00:24:32,370 --> 00:24:35,410 Capaz de dar a las personas propósito y significado 604 00:24:35,410 --> 00:24:39,340 Más allá de lo que la IA puede ofrecer. Así que muchas gracias. 605 00:24:39,340 --> 00:24:40,010 Mucho por escuchar.